有关代码及word文档请关注公众号“浮光倾云”,后台回复A010.02即可获取 一.单级倒立摆概述 倒立摆是处于倒置不稳定状态,人为控制使其处于动态平衡的一种摆,是一类典型的快速.多变量.非线性.强耦合.自然不稳定系统.由于在实际中存在很多类似的系统,因此对它的研究在理论上和方法上均有重要意义. 单级倒立摆系统(Simple Inverted Pendulum System)是由倒立摆和小车两部分组成.小车依靠直流电动机施加控制力,可以在导轨上左右移动,其控制目标是在有限长导轨上使倒立摆能够稳定

笔者最近捣鼓Simulink,发现MATLAB的仿真模块真的十分强大,以前只是在命令窗口敲点代码,直到不小心敲入simulink,就一发不可收拾.话说simulink的模块化建模确实方便,只要拖拽框框然后双击设置属性就可以慢慢堆建自己的模型,这一点我很中意(*^__^*) . 最近在学习一些控制理论,发现倒立摆是个不错的学习平台,开始学习肯定需要机构上面的运动学及动力学建模,一直习惯Adams进行运动仿真,但Adams安装比较繁琐...便想利用MATLAB代替仿真,顺便学习了解下传说的simul

先插句广告,本人QQ522414928,不熟悉PID算法的可以一起交流学习,随时在线(PID资料再我的另一篇博客里) 倒立摆资料连接↓ https://www.cnblogs.com/LiuXinyu12378/p/11222614.html PID视频资料连接↓ https://www.cnblogs.com/LiuXinyu12378/p/11214174.html 我的其他博客里有我做过的东西展示 我的其他博客里有pid的资料 我的其他博客里还有倒立摆的资料 感谢大家对我这篇博客的支持!!

我做PID算法的背景和经历:本人之前电子信息科学与技术专业,对控制方向颇感兴趣,刚上大学时听到实验室老师说PID算法,那年在暑假集训准备全国电子设计竞赛,我正在练习做一个以前专科的题目,帆板角度控制系统,还不懂PID是个什么玩意,老师让我把PID加到这个题目里.当时给了一些电子版的一些教程,但是没看懂.......后来对四旋翼很感兴趣,想弄一架玩玩再亲自写程序做一架,买了PIX飞控玩了很久,自己也确实做了一个简单的飞控,我做的飞控只能简单飞起,没有啥创新功能...(这过程得有一年多,说来话长,因

MATLAB MATLAB[1]  是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的

<MATLAB面向对象程序设计> 基本信息 作者: 苗志宏    马金强 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121233449 上架时间:2014-6-18 出版日期:2014 年6月 开本:16开 页码:250 版次:1-1 所属分类:计算机 > 计算机辅助设计与工程计算 > Matlab 更多关于>>> <MATLAB面向对象程序设计> 编辑推荐 <MATLAB面向对象程序设计>是国内第一本系统介绍MATLAB面向对象程序设计的

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说明:本文档中所列出的函数适用于Matlab5.3以上版本,为了简明起见,只列出了函数名,若需要进一步的说明,请参阅MATLAB的帮助文档. 1． GUI工具 Anfisedit      打开ANFIS编辑器GUI Fuzzy     调用基本FIS编辑器 Mfedit     隶属度函数编辑器 Ruleedit     规则编辑器和语法解析器 Ruleview      规则观察器和模糊推理方框图 Surfview      输出曲面观察器 2． 隶属度函数 dsigmf     两个sig

参考: PID控制器开发笔 浅谈位置式PID 专家PID控制在快速系统中的仿真及应用(这篇了论文介绍的积分分离PID.专家PID(脚本实现和simulink实现)很详细) PID控制算法的C语言实现一 PID算法原理 在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一,是当之无愧的万能算法,如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程,对于一般的研发人员来讲,应该是足够应对一般研发问题了,而难能可贵的是,在我所接触的控制算法当中,PID控制算法又是最简单,最能体现反馈思想的控制算法,可谓经典中的

http://files.cnblogs.com/files/pursuiting/%E5%80%92%E7%AB%8B%E6%91%86%E6%8E%A7%E5%88%B6%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84Simulink%E4%BB%BF%E7%9C%9F.pdf 在这篇文章中,针对倒立摆系统进行的Simulink建模,模型截图如下: 在MATLAB(R2016b)中运行该模型后,MATLAB工作空间中会有类型为Dataset的logsout变量,下面是读取并显示其中数据

                                                                                        两轮自平衡小车的研究意义 1.1两轮平衡车的研究意义 两轮平衡车是一种能够感知环境,并且能够进行分析判断然后进行行为控制的多功能的系统,是移动机器人的一种.在运动控制领域中,为了研究控制算法,建立两轮平衡车去验证控制算法也是非常有用的,这使得在研究自动控制领域理论时,两轮平衡车也被作为课题,被广泛研究.对于两轮平衡车模型的

在PID控制算法的C语言实现九中,文章已经对模糊PID的实质做了一个简要说明.本来打算等到完成毕业设计,工作稳定了再着力完成剩下的部分.鉴于网友的要求和信任,抽出时间来,对模糊PID做一个较为详细的论述,这里我不打算做出仿真程序了,但就基本概念和思路进行一下说明,相信有C语言基础的朋友可以通过这些介绍性的文字自行实现.这篇文章主要说明一下模糊算法的含义和原理. 实际上模糊算法属于智能算法,智能算法也可以叫非模型算法,也就是说,当我们对于系统的模型认识不是很深刻,或者说客观的原因导致我们无法对系统

从包安装 如果您无法使用Docker的存储库来安装Docker CE,则可以下载.deb适用于您的发行版的 文件并手动安装.每次要升级Docker CE时都需要下载新文件. 安装Docker CE,将下面的路径更改为您下载Docker软件包的路径. sudo dpkg -i /path/to/package.deb Docker守护程序自动启动. 通过运行hello-world 映像验证是否正确安装了Docker CE . sudo docker run hello-world 此命令下载测试映

如果您无法使用Docker的存储库来安装Docker CE,则可以下载.deb适用于您的发行版的 文件并手动安装.每次要升级Docker CE时都需要下载新文件. 转到https://download.docker.com/linux/ubuntu/dists/,选择你的Ubuntu版本,浏览pool/stable/和选择amd64, armhf,ppc64el,或s390x. 下载.deb要安装的Docker版本的文件: 树莓派3B+ Ubuntu mate wget https://down

新的“A”变成着了这样:Ac = A - KB 基于对象:状态空间形式的系统 能量函数J:也称之为目标函数 Q:半正定矩阵,对角阵(允许对角元素出现0) R:正定矩阵,QR其实就是权重 下面这段话可能会加深对LQR的理解: 当x是一维的,J就变成 我们的目的是使能量函数J最小,那么Qx^2和Ru^2都要最小,则t趋近无穷时,x要趋近0,要保证Qx^2为一个最小定值那么Q要很大,Q越大x衰减速度也就越快:同理增大R,u就会变小,对系统的控制变弱,x衰减速度将会变慢 如何选取QR? 无一般规律可寻,

最近在上最优理论这门课,刚开始是线性规划部分,主要的方法就是单纯形方法,学完之后做了一下大M算法和分段法的仿真,拿出来与大家分享一下.单纯形方法是求解线性规划问题的一种基本方法. 线性规划就是在一系列不等式约束下求目标函数最大值或最小值的问题,要把数学中的线性规划问题用计算机来解决,首先要确定一个标准形式. 将所给的线性规划问题化为标准形式: s.t.是英文subject to 的简写,意思是受约束,也就是说第一个方程受到后面两个方程的约束.对于求最大值问题可以将目标函数加负号转换为最小值问题.

https://www.jianshu.com/p/2149c9fee166 摘要: 本文以过来人的身份将自身2年的研究经验做了一下分享,希望本文对于即将开始从事人工智能研究的朋友有所帮助. 人工智能研究这个领域是有一定门槛的.对于初学者来说,一般通常的做法是直接购买一些热门的书籍,比如“西瓜书”.“花书”.“xx天从入门到精通”.“xx天从入门到放弃”等等,但大多数书籍都是讲的基础知识,稍显乏味和枯燥,此外内容太深奥,初学者可能看一段时间就想放弃了.本文以过来人的身份将自身2年的研究经验毫无保

随着人工智能技术的火热,越来越多的年轻学者正准备投身其中,开启自己的研究之路.和所有其他学科一样,人工智能领域的新人总会遇到各种各样的难题,其中不仅有研究上的,也有生活方面的.MIT EECS 在读博士.前 Vicarious AI 员工 Tom Silver 近日的一篇文章或许对你有所帮助. 我的一个朋友最近正要开始人工智能的研究,他问及我在 AI 领域近两年的研究中有哪些经验教训.本文就将介绍这两年来我所学到的经验.其内容涵盖日常生活到 AI 领域中的一些小技巧,希望这可以给你带来一些启发.

1 前言 Deep Reinforcement Learning可以说是当前深度学习领域最前沿的研究方向,研究的目标即让机器人具备决策及运动控制能力.话说人类创造的机器灵活性还远远低于某些低等生物,比如蜜蜂..DRL就是要干这个事,而是关键是使用神经网络来进行决策控制. 因此,考虑了一下,决定推出DRL前沿系列,第一时间推送了解到的DRL前沿,主要是介绍最新的研究成果,不讲解具体方法(考虑到博主本人也没办法那么快搞懂).也因此,本文对于完全不了解这个领域,或者对这个领域感兴趣的童鞋都适合阅读.

1.Sugeno模糊模型 传统的模糊系统为Mamdani模糊模型,输出为模糊量. Sugeno模糊模型输出隶属函数为constant或linear,其函数形式为: 它与Mamdani模型的区别在于: (1)输出变量为常量或线性函数: (2)输出为精确量. 2 .仿真实例 设输入X∈[0,5] 和Y∈[0,10] ,将它们模糊化为两个模糊量:小,大.输出Z为输入(X,Y)的线性函数,模糊规则为: 3.基于T-S(Takagi-Sugeno)模型的模糊控制 针对 n个状态变量 m个控制输入的连续非线